连通域算法python

连通域算法是一种图像处理算法，用于标记和分析图像中的连通区域。在Python中，可以使用OpenCV库中的connectedComponentsWithStats函数来实现连通域算法。这个函数可以将图像中的连通区域标记为不同的标签，并提供每个连通区域的统计信息，如外接矩形的位置和大小、连通区域的面积等。示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
# 创建一个空白图像
image = np.zeros((640, 640)).astype(np.uint8)

# 绘制圆形
image = cv2.circle(image, (100, 100), 50, 255, -1)

# 绘制多边形
points = [[200, 200], [300, 100], [400, 400], [250, 300]]
cv2.fillPoly(image, np.array([points]), 255, cv2.LINE_AA)

# 绘制矩形
cv2.rectangle(image, (200,500), (500, 600), 255, -1)

# 在图像中应用连通域算法
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image)

# 打印连通域的数量
print('num_labels: ', num_labels)

# 可视化连通域
labels = 255
labels = labels.astype(np.uint8)
labels = np.expand_dims(labels,axis=2).repeat(3,axis=2).astype(np.uint8)
for st in stats<em>1</em><em>2</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python opencv连通域](https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/126627295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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